In a database system, the most expensive operation among relational operations is a join operation. Generally, CPU-based join operations uses parallel processing with either 1 core or 16 cores at most, which does not significantly improve the function. On the other hand, GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) allows parallel processing through thousands of processing units, greatly reducing the time required to perform join operations. Parallelization of the operation using GPGPU uses NVIDIA's CUDA SDK. In this paper, we implement parallelization of the join operation using GPGPU and compare the performances. The used join operations are Nested Loop Join (NLJ), Sort Merge Join (SMJ) and Hash Join (HJ), and GPGPU equipment uses TITAN Xp, GTX 1080 Ti and GTX 1080. We measure and compare the performance of join operations based on CPU and GPGPU. We compare this performance with the performance of the previous study on the join operation based on GPGPU. The results of experiment show that the performance based on GPGPU is 6~328 times faster than the one based on CPU.
Set-valued attributes appear in many applications to model complex objects occurring in the real world. One of the most important operations on set-valued attributes is the set join, because it provides a various method to express complex queries. Currently proposed set join algorithms are based on block nested loop join in which inverted files are partitioned horizontally into blocks. Evaluating these joins are expensive because they generate intermediate partial results severely and finally obtain the final results after merging partial results. In this paper, we present an efficient processing of set join algorithm. We propose a new set join algorithm that vertically partitions inverted files into blocks, where each block fits in memory, and performs block nested loop join without producing intermediate results. Our experiments show that the vertical bitmap nested set join algorithm outperforms previously proposed set join algorithms.
MJoin is proposed as an algorithm to join multiple data streams efficiently, whose characteristics are unpredictably changed. It extends a symmetric hash join to handle multiple data streams. Whenever a tuple arrives from a remote stream source, MJoin checks whether all of hash tables have matching tuples. However, when a join involves many data streams with low join selectivity, the performance of this checking process is significantly influenced by the checking order of hash tables. In this paper, we propose a BiHT-Join algorithm which extends MJoin to conduct this checking in a constant time regardless of a join order. BiHT-Join maintains a bit-vector which represents the existence of tuples in streams and decides a successful/unsuccessful join through comparing a bit-vector. Based on the bit-vector comparison, BiHT-Join can conduct a hash join only for successful joining tuples based on this decision. Our experimental results show that the proposed BiHT-Join provides better performance than MJoin in the processing of multiple streams.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.4
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pp.27-36
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2010
The paper proposes RFB(Record Filtering using Bit-vector) join algorithm, an in-network strategy that uses bit-vector to drastically reduce the size of data and hence the communication cost. In addition, by eliminating data not involved in join result prior to actual join, communication cost can be minimized since not all data need to be moved to the join nodes. The simulation result shows that the proposed RFB algorithm significantly reduces the number of bytes to be moved to join nodes compared to the popular synopsis join(SNJ) algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.11
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pp.2874-2892
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2013
Since security plays an important role in several ZigBee applications, such as Smart Energy and medical sensor applications, ZigBee Specification includes various security mechanisms to protect ZigBee frames and infrastructure. Among them, the Join and Leave operations of ZigBee are investigated in this paper. The current Join-Leave operation is protected by the network key (a kind of group key). We claim it is not adequate to employ the network key for such purpose, and propose a new Join-Leave operation protected by the application link key (a kind of pairwise key), which is based on a more efficient key management scheme than that of ZigBee. Hence, the original Join operation consists of a total of 12 command frames, while the new Join operation consists of only 6 command frames. In particular, the security of the proposed Join-Leave operation is equivalent to or better than that of the original Join-Leave operation. The new Join-Leave operation is extensively analyzed in terms of security and efficiency, and compared with the original Join-Leave operation of ZigBee.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.2
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pp.25-34
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2007
Existing approaches that select an order for the join of three or more data streams have always used the simple heuristics. For their disadvantage - only one factor is considered and that is join selectivity or arrival rate, these methods lead to poor performance and inefficiency In some applications. The graph-based sliding window multi -join algorithm with optimal join sequence is proposed in this paper. In this method, sliding window join graph is set up primarily, in which a vertex represents a join operator and an edge indicates the join relationship among sliding windows, also the vertex weight and the edge weight represent the cost of join and the reciprocity of join operators respectively. Then the optimal join order can be found in the graph by using improved MVP algorithm. The final result can be produced by executing the join plan with the nested loop join procedure, The advantages of our algorithm are proved by the performance comparison with existing join algorithms.
Recently, many researchers are interested in using join queries to correlate sensor readings stored in different regions. In the conventional algorithm, the preliminary join coordinator collects the synopsis from sensor nodes and determines a set of sensor readings that are required for processing the join query. Then, the base station collects only a part of sensor readings instead of whole readings and performs the final join process. However, it has a problem that incurs communication overhead for processing the preliminary join. In this paper, we propose a novel energy-efficient in-network join scheme that solves such a problem. The proposed scheme determines a preliminary join coordinator located to minimize the communication cost for the preliminary join. The coordinator prunes data that do not contribute to the join result and performs the compression of sensor readings in the early stage of the join processing. Therefore, the base station just collects a part of compressed sensor readings with the decompression table and determines the join result from them. In the result, the proposed scheme reduces communication costs for the preliminary join processing and prolongs the network lifetime.
This paper proposes an in-network join strategy SBJ(Semi & Bloom Join), an efficient join strategy for sensor networks, that minimizes communication cost. SBJ is a hybrid join strategy that can reduce energy consumption by using a bloom filter to reduce the size of data that needs to be sent or received in sensor network. The key to reducing the communication cost in SBJ is to eliminate data not involved in the join result in the early stages of join processing. Through simulation, the paper shows that compared to other join strategies in sensor network, SBJ join strategy is more efficient in reducing the communication cost resulting in a significant reduction in battery consumption.
The join operation is an important, fundamental operation in database systems, and it costs much to execute. In the literature, there are a number of technical attempts on development and evaluation of efficient join operations, all of which have been carried out In developers' perspective. This paper proposes a join operations benchmark that is dedicated to the evaluation of the join operations in database systems in users' perspective. This benchmark helps users select a database system that performs the join operations well in their work environment. The benchmark consists of 42 join queries, which are derived from on six performance factors that are picked out in two join categories. We have implemented this benchmark with two commercial database systems. The experimental results are also reported.
The Journal of Information Technology and Database
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v.2
no.2
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pp.87-109
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1995
The index file has been used a access database records effectively. The join operation in a relational database system requires a large execution time, especially in the case of handling large size tables. If the indexes are available on the joining attributes for both relations involved in the join and the join selectivity is relatively small, we can improve the execution time of the join operation. In this paper. we investigate the performance trade-offs of parallel index-based join algorithms where different indexing schemes are used. We also present a comparison of our index-based parallel join algorithms with the hash-based parallel join algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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